字典树与双数组字典树总结

使用matlab的热门问题七十二五值得关注 matlab 开发语言青少年编程算法经验分享
MATLAB广泛应用于科学计算、数据分析、信号处理、图像处理、机器学习等多个领域，因此热门问题也涵盖了这些方面。以下是一些可能被认为当前最热门的MATLAB问题：深度学习与神经网络：如何使用MATLAB的深度学习工具箱（DeepLearningToolbox）来构建和训练神经网络？如何利用MATLAB进行图像识别、语音识别或自然语言处理等深度学习应用？数据分析与可视化：如何使用MATLAB进行大数
大模型日报2024-06-07 赛博 AI 大模型日报人工智能 AIGC GPT4o OpenAI Gemini
大模型日报2024-06-07大模型资讯大规模单细胞转录组学基础模型研究摘要:大型预训练模型已成为基础模型，在自然语言处理及相关领域取得突破。本文介绍了在单细胞转录组学领域应用大规模基础模型的研究进展。MMLU-Pro：评估语言理解模型的新基准摘要:MMLU-Pro是一个增强型基准，旨在评估语言理解模型在更广泛和更具挑战性的任务中的表现。最近，大型语言模型在自然语言处理领域取得了显著进展，推动了这
【自然语言处理】自然语言处理NLP概述及应用 @我们的天空人工智能技术 nlp 人工智能深度学习 python 机器学习自然语言处理 scikit-learn
自然语言处理（NaturalLanguageProcessing，简称NLP）是一门集计算机科学、人工智能以及语言学于一体的交叉学科，致力于让计算机能够理解、解析、生成和处理人类的自然语言。它是人工智能领域的一个关键分支，旨在缩小人与机器之间的交流障碍，使得机器能够更有效地识别并响应人类的自然语言指令或内容。自然语言处理NLP概述基本任务：文本分类：将文本划分为预定义的类别，如情感分析、主题分类等
大模型落地指南：从下载到本地化部署全流程解析网安猫叔人工智能自然语言处理语言模型 AIGC 深度学习
一、引言随着人工智能技术的迅猛发展，大规模预训练模型（如GPT-4、BERT等）在自然语言处理、图像识别等领域展现出了卓越的性能。然而，如何将这些强大的模型从理论落地到实际应用中，仍然是许多技术从业者面临的挑战。本篇文章旨在为读者提供一份详尽的大模型落地指南，从模型的下载、文件结构的解析，到本地化部署的具体步骤，全面覆盖整个流程。无论你是初次接触大模型的新手，还是希望深入了解部署细节的资深开发者，
自然语言处理系列六十六》对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO python 人工智能算法自然语言处理机器人人工智能 AIGC chatgpt gpt ai
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人项目代码实战总结自然语言处理系列六十六对话机器人项目实战》对话机器人原理与介绍对话机器人是一个用来模拟人类对话或聊天的计算机程序，本质上是通过机器学习和人工智能等技术让
OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现 dzend aigc python 开发语言 ai
OPENAI中RAG实现原理以及示例代码用PYTHON来实现1.引言在当今人工智能领域，自然语言处理（NLP）是一个非常重要的研究方向。近年来，OPENAI发布了许多创新的NLP模型，其中之一就是RAG（Retrieval-AugmentedGeneration）模型。RAG模型结合了检索和生成两种方法，可以用于生成与给定问题相关的高质量文本。本文将介绍RAG模型的实现原理，并提供使用Python
2021-01-02随笔 0清婉0
人工智能时代最重要的是机器学习，像数据分析、图像识别、数据挖掘、自然语言处理、语音识别等都是以其为基础的，也可以说人工智能的各种应用都需要机器学习来支撑。现在各大公司越来越注重数据的价值，人工成本也是越来越高，所以机器学习也就变得不可或缺了。数据分析、自然语言处理、语音识别，这将是作为前端人员的我，在2021年学习的重点。现收集几本关于数据分析的书籍，作为参考书籍学习：1.《跟着迪哥学Python
开源AI图像识别：支持扫描文件批量识别快速对接数据库存储思通数科x 人工智能计算机视觉图像处理 OCR 文本识别
随着数字化转型的不断深入，图像识别技术在各行各业中的应用越来越广泛。文件封识别作为图像识别技术的一个分支，能够有效地提高文件处理的自动化程度和准确性。本文将探讨文件封识别技术的原理、应用场景以及如何将识别后的内容批量对应数据库字段进行存储。开源项目介绍(可本地部署，支持国产化)思通数科研发了一款多模态AI能力引擎，专注于提供自然语言处理（NLP）、情感分析、实体识别、图像识别与分类、OCR识别和语
基于深度学习的对抗样本生成与防御 SEU-WYL 深度学习dnn 深度学习人工智能
基于深度学习的对抗样本生成与防御是当前人工智能安全领域的关键研究方向。对抗样本是通过对输入数据进行微小扰动而产生的，能够导致深度学习模型做出错误预测。这对图像分类、自然语言处理、语音识别等应用构成了严重威胁，因此相应的防御措施也在不断发展。1.对抗样本生成对抗样本生成的方法主要有两大类：基于梯度的方法和基于优化的方法。1.1基于梯度的方法这些方法利用模型的梯度信息，通过细微的扰动来生成对抗样本，迫
德克萨斯大学奥斯汀分校自然语言处理硕士课程汉化版(第十一周) - 自然语言处理扩展研究 Encarta1993 自然语言处理自然语言处理人工智能
自然语言处理扩展研究1.多语言研究2.语言锚定3.伦理问题1.多语言研究多语言(Multilinguality)是NLP的一个重要研究方向，旨在开发能够处理多种语言的模型和算法。由于不同语言在语法、词汇和语义结构上存在差异，这成为一个复杂且具有挑战性的研究领域。多语言性的研究促进了机器翻译、跨语言信息检索和多语言对话系统等应用的发展。以下是多语言的几个主要研究方向和重要技术：多语言模型的构建，开发
pytorch NLP自然语言处理入门一：文本表示 whyte王 pytorch NLP基础 pytorch 自然语言处理人工智能
开始编辑：2024/2/16；最后编辑2024/2/16教程出自：https://learn.microsoft.com/en-sg/training/modules/intro-natural-language-processing-pytorch/第二部分：https://blog.csdn.net/qq_33345365/article/details/136142152本博客旨在探讨处理自
自然语言处理常用单词 ChenVast NLP 机器学习算法理论与实战单词自然语言处理 NLP
AA-not-Aquestion正反问句A-over-AA-上-A原则abbreviation缩写[省略语]ablative夺格(的)abrupt突发音accent口音/{Phonetics}重音accusative受格（的）acousticphonetics声学语音学acquisition习得actionverb动作动词active主动语态activechartparser活动图句法剖析程序ac
【自然语言处理】第一章绪论 Ausgelebt 智能科学与技术自然语言处理人工智能
第一章绪论文章目录第一章绪论1.什么是自然语言2.自然语言处理的定义2.1自然语言处理NLP2.2计算语言学CL2.3NLP与CL3.自然语言处理的研究内容3.1研究对象3.2研究层次3.3研究问题3.4研究内容3.4.1资源建设3.4.2基础研究3.4.3应用技术研究3.4.4应用系统4.自然语言处理的流派5.自然语言处理的挑战1.什么是自然语言自然语言：通常指人类的语言是人类的思维和逻辑的载体
人机交互与现代战争人机与认知实验室人机交互
人机交互技术在现代战争中的应用越来越广泛，它可以帮助士兵更好地完成任务，提高作战效能，减少人员伤亡。人机交互与认知在军事应用方面的进展有很多，比如：（1）虚拟现实和增强现实技术：这些技术可以为士兵提供沉浸式的训练环境，模拟各种战斗场景和任务，帮助他们提高技能和决策能力。（2）语音识别和自然语言处理：通过语音识别和自然语言处理技术，士兵可以通过语音指令与武器系统、通信设备等进行交互，提高操作效率和减
python项目实战之基于深度学习的电影评论情感分析系统什么任性 python 深度学习开发语言 django flask html5 javascript
一、引言在信息爆炸的时代，用户生成的内容（UGC）如社交媒体、博客和论坛上的评论等，已经成为产品或服务口碑的重要来源。情感分析是一种自然语言处理（NLP）技术，用于识别和提取文本中的情感信息，从而理解大众对特定话题的态度。基于深度学习的电影评论情感分析系统能够自动分类评论的情感倾向，如正面、负面或中性，为电影制片人、营销人员和观众提供有价值的见解。二、技术栈和框架前端HTML/CSS:用于构建静态
机器学习-神经网络：循环神经网络（RNN）详解刷刷刷粉刷匠机器学习机器学习神经网络 rnn
引言在当今人工智能（AI）和深度学习（DL）领域，循环神经网络（RNN）作为一种专门处理序列数据的模型，具有不可忽视的重要性。RNN的设计目标是模拟和处理序列中的时间依赖关系，使其成为许多应用场景的理想选择，如自然语言处理（NLP）、时间序列预测和语音识别等。它不仅能处理固定长度的数据输入，还能应对输入长度不一的序列，从而为各种复杂的时序数据任务提供了强有力的支持。1.RNN的起源与发展循环神经网
多模态大模型：技术原理与实战 ChatGPT的诞生 AI大模型应用之禅计算科学神经计算深度学习神经网络大数据人工智能大型语言模型 AI AGI LLM Java Python 架构设计 Agent RPA
多模态大模型：技术原理与实战ChatGPT的诞生作者：禅与计算机程序设计艺术1.背景介绍1.1人工智能的发展历程1.1.1早期人工智能1.1.2机器学习时代1.1.3深度学习的崛起1.2自然语言处理的演进1.2.1基于规则的方法1.2.2统计机器学习方法1.2.3深度学习在NLP中的应用1.3大语言模型的出现1.3.1Transformer架构的提出1.3.2预训练语言模型的发展1.3.3GPT系
深入理解ChatGPT的模型结构和训练流程计算机小陈 chatgpt 人工智能
自然语言处理在人工智能领域中越来越受到关注，其中一个尤为重要的组成部分是语言模型。近年来，基于变换器（Transformer）的语言模型已经成为了主流。ChatGPT是一种基于变换器的语言模型，由OpenAI团队提出并开源。本文将深入探讨ChatGPT的模型结构和训练流程。ChatGPT的模型结构1.变换器编码器ChatGPT的模型结构主要分为两个部分，即变换器编码器和自回归解码器。其中，变换器编
亚马逊云科技大语言模型加速OCR应用场景发展热爱coding的星辰 ocr 自然语言处理人工智能 aws
大语言模型是一种基于神经网络的自然语言处理技术，它能够学习和预测自然语言文本中的规律和模式，可以理解和生成自然语言的人工智能程序。在大型语言模型中，神经网络模型可以通过学习大量的语言数据，自动提取自然语言文本中的特征和模式，以实现自然语言的理解和生成。OCR技术（OpticalCharacterRecognition）是一种广泛应用的人工智能技术，在大语言模型基础上，能够从文档或图像中提取文本、手
【自然语言处理】第二章现代语言学基础 Ausgelebt 智能科学与技术自然语言处理人工智能
【自然语言处理】第二章现代语言学基础文章目录【自然语言处理】第二章现代语言学基础1.语言学与人类的语言1.1现代语言学的源起及学科分支概况1.2人类语言的符号性与层级性2.语言系统及其知识模型2.1语音系统2.2词汇系统2.3句法系统2.4语义系统2.5语用系统3.语言的歧义性与创造性4.语言知识资源1.语言学与人类的语言1.1现代语言学的源起及学科分支概况语言学的人文传统：文字之学、训诂之学、音
一文让你搞懂什么是AI大模型码上飞扬人工智能大模型 AI
近年来，人工智能（AI）技术飞速发展，特别是大模型的出现，给各行各业带来了巨大的变革。无论是自然语言处理、图像识别，还是自动驾驶，AI大模型都展现出了强大的能力和广泛的应用前景。那么，什么是AI大模型？它们有哪些特点和应用场景？本文将带你一探究竟。目录AI大模型的定义AI大模型的发展历程AI大模型的特点AI大模型的应用场景如何训练和使用AI大模型AI大模型的挑战与未来1.AI大模型的定义AI大模型
13款常用AI编程工具 liyy614 ai编程人工智能 AI编程
AI编程工具的选择和使用，主要取决于具体的项目需求、编程语言、以及AI任务的类型（如机器学习、自然语言处理、计算机视觉等）。下面是一些广泛使用的AI编程工具合集，涵盖了从开发、训练、到部署的各个环节：JupyterNotebook定义：JupyterNotebook是一个开放源代码的Web应用程序，允许用户创建和共享包含实时代码、方程式、可视化和叙述性文本的文档。特点和优势：支持多种编程语言，如P
自然语言处理系列六十一》分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架陈敬雷-充电了么-CEO兼CTO 人工智能算法 python 深度学习自然语言处理 AIGC chatgpt gpt-3 gpt ai
注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】文章目录自然语言处理系列六十一分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架安装和部署过程总结自然语言处理系列六十一分布式深度学习实战》TensorFlow深度学习框架TensorFlow作为最流行的深度学习框架之一，表达了高层次的机器学习计
预训练语言模型的前世今生 - 从Word Embedding到BERT 脚步的影子语言模型 embedding bert
目录一、预训练1.1图像领域的预训练1.2预训练的思想二、语言模型2.1统计语言模型2.2神经网络语言模型三、词向量3.1独热（Onehot）编码3.2WordEmbedding四、Word2Vec模型五、自然语言处理的预训练模型六、RNN和LSTM6.1RNN6.2RNN的梯度消失问题6.3LSTM6.4LSTM解决RNN的梯度消失问题七、ELMo模型7.1ELMo的预训练7.2ELMo的Fea
【Python报错】已解决ModuleNotFoundError: No module named datasets 云天徽上 python运行报错解决记录 numpy 数据库 pandas 机器学习
成功解决“ModuleNotFoundError:Nomodulenameddatasets”错误的全面指南在Python编程中，遇到ModuleNotFoundError:Nomodulenameddatasets这样的错误通常意味着Python解释器无法找到名为datasets的模块。datasets是一个流行的Python库，常用于加载和处理大型数据集，特别是在自然语言处理（NLP）和机器学
【LLM大模型】24年最新大语言模型新书！这本LLM大模型黑书你一定要学（附PDF）会AIGC的小孩语言模型 pdf 人工智能大数据大模型自然语言处理 ui
今天给大家推荐一本丹尼斯·罗斯曼(DenisRothman)编写的关于大语言模型（LLM）权威教程基于GPT-3、ChatGPT、GPT-4等Transformer架构的自然语言处理>！Google工程总监AntonioGulli作序，这含金量不用多说，在这里给大家强烈推荐一下这本黑书，下面直接开始介绍！这本书犹如一道闪电，照亮了我在AI领域前行的道路。它不仅仅是一本书，更是一把钥匙，为我打开了通
Transformer模型在文本摘要任务中的应用与性能分析 liuxin33445566 transformer 深度学习人工智能
Transformer模型自从由Vaswani等人在2017年提出以来，已经在自然语言处理（NLP）的多个领域取得了显著的成果，尤其是在文本摘要任务中。文本摘要是将长文本转换成更短的、包含关键信息的文本的过程。本文将探讨Transformer模型在文本摘要任务中的应用，并分析其性能表现。1.Transformer模型简介Transformer模型是一种基于自注意力机制的神经网络架构，它摆脱了传统的
【Python报错】成功解决IndentationError: expected an indented block 云天徽上 python运行报错解决记录 pandas python 机器学习 numpy
【Python报错】成功解决IndentationError:expectedanindentedblock欢迎莅临我的个人主页这里是我深耕Python编程、机器学习和自然语言处理（NLP）领域，并乐于分享知识与经验的小天地！博主简介：我是云天徽上，一名对技术充满热情的探索者。多年的Python编程和机器学习实践，使我深入理解了这些技术的核心原理，并能够在实际项目中灵活应用。尤其是在NLP领域，我
【大模型实战篇】大模型周边NLP技术回顾及预训练模型数据预处理过程解析（预告）源泉的小广场大模型自然语言处理人工智能大模型 LLM 预训练模型数据预处理高质量数据
1.背景介绍进入到大模型时代，似乎宣告了与过去自然语言处理技术的结束，但其实这两者并不矛盾。大模型时代，原有的自然语言处理技术，依然可以在大模型的诸多场景中应用，特别是对数据的预处理阶段。本篇主要关注TextCNN、FastText和Word2Vec等低成本的自然语言处理技术，如何在大模型时代发挥其余热。今天先抛出这个主题预告，接下来会花些时间，逐步细化分析这些周边技术的算法原理、数学分析以及大模
自然语言处理（NLP） (ง •_•)ง up 自然语言处理自然语言处理人工智能
自然语言处理（NLP）文章目录自然语言处理（NLP）一、什么是自然语言处理（NLP）？二、自然语言处理的发展历史三、自然语言处理的实际应用四、自然语言处理的相关方法五、自然语言处理中的模型六、自然语言处理的挑战一、什么是自然语言处理（NLP）？百度解释:自然语言处理(NaturalLanguageProcessing,NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之
scala的option和some 矮蛋蛋编程 scala
原文地址： http://blog.sina.com.cn/s/blog_68af3f090100qkt8.html 对于学习 Scala 的 Java™ 开发人员来说，对象是一个比较自然、简单的入口点。在本系列前几期文章中，我介绍了 Scala 中一些面向对象的编程方法，这些方法实际上与 Java 编程的区别不是很大。我还向您展示了 Scala 如何重新应用传统的面向对象概念，找到其缺点
NullPointerException Cb123456 android BaseAdapter
java.lang.NullPointerException: Attempt to invoke virtual method 'int android.view.View.getImportantForAccessibility()' on a null object reference 出现以上异常.然后就在baidu上
PHP使用文件和目录天子之骄 php文件和目录读取和写入 php验证文件 php锁定文件
PHP使用文件和目录 1.使用include()包含文件 (1)：使用include()从一个被包含文档返回一个值 (2)：在控制结构中使用include() include_once()函数需要一个包含文件的路径，此外，第一次调用它的情况和include()一样，如果在脚本执行中再次对同一个文件调用，那么这个文件不会再次包含。在php.ini文件中设置
SQL SELECT DISTINCT 语句何必如此 sql
SELECT DISTINCT 语句用于返回唯一不同的值。 SQL SELECT DISTINCT 语句在表中，一个列可能会包含多个重复值，有时您也许希望仅仅列出不同（distinct）的值。 DISTINCT 关键词用于返回唯一不同的值。 SQL SELECT DISTINCT 语法 SELECT DISTINCT column_name,column_name F
java冒泡排序 3213213333332132 java 冒泡排序
package com.algorithm; /** * @Description 冒泡 * @author FuJianyong * 2015-1-22上午09:58:39 */ public class MaoPao { public static void main(String[] args) { int[] mao = {17,50,26,18,9,10
struts2.18 +json,struts2-json-plugin-2.1.8.1.jar配置及问题！ 7454103 DAO spring Ajax json qq
struts2.18 出来有段时间了！（貌似是稳定版）闲时研究下下！貌似 sruts2 搭配 json 做 ajax 很吃香！实践了下下！不当之处请绕过！呵呵网上一大堆 struts2+json 不过大多的json 插件都是 jsonplugin.34.jar strut
struts2 数据标签说明 darkranger jsp bean struts servlet Scheme
数据标签主要用于提供各种数据访问相关的功能，包括显示一个Action里的属性，以及生成国际化输出等功能数据标签主要包括： action ：该标签用于在JSP页面中直接调用一个Action，通过指定executeResult参数，还可将该Action的处理结果包含到本页面来。 bean ：该标签用于创建一个javabean实例。如果指定了id属性，则可以将创建的javabean实例放入Sta
链表.简单的链表节点构建 aijuans 编程技巧
/*编程环境WIN-TC*/ #include "stdio.h" #include "conio.h" #define NODE(name, key_word, help) \ Node name[1]={{NULL, NULL, NULL, key_word, help}} typedef struct node { &nbs
tomcat下jndi的三种配置方式 avords tomcat
jndi(Java Naming and Directory Interface，Java命名和目录接口)是一组在Java应用中访问命名和目录服务的API。命名服务将名称和对象联系起来，使得我们可以用名称访问对象。目录服务是一种命名服务，在这种服务里，对象不但有名称，还有属性。 tomcat配置
关于敏捷的一些想法 houxinyou 敏捷
从网上看到这样一句话：“敏捷开发的最重要目标就是：满足用户多变的需求，说白了就是最大程度的让客户满意。” 感觉表达的不太清楚。感觉容易被人误解的地方主要在“用户多变的需求”上。第一种多变，实际上就是没有从根本上了解了用户的需求。用户的需求实际是稳定的，只是比较多，也比较混乱，用户一般只能了解自己的那一小部分，所以没有用户能清楚的表达出整体需求。而由于各种条件的，用户表达自己那一部分时也有
富养还是穷养，决定孩子的一生 bijian1013 教育人生
是什么决定孩子未来物质能否丰盛？为什么说寒门很难出贵子，三代才能出贵族？真的是父母必须有钱，才能大概率保证孩子未来富有吗？-----作者：@李雪爱与自由事实并非由物质决定，而是由心灵决定。一朋友富有而且修养气质很好，兄弟姐妹也都如此。她的童年时代，物质上大家都很贫乏，但妈妈总是保持生活中的美感，时不时给孩子们带回一些美好小玩意，从来不对孩子传递生活艰辛、金钱来之不易、要懂得珍惜
oracle 日期时间格式转化征客丶 oracle
oracle 系统时间有 SYSDATE 与 SYSTIMESTAMP； SYSDATE：不支持毫秒，取的是系统时间； SYSTIMESTAMP：支持毫秒，日期，时间是给时区转换的，秒和毫秒是取的系统的。日期转字符窜：一、不取毫秒： TO_CHAR(SYSDATE, 'YYYY-MM-DD HH24:MI:SS') 简要说明， YYYY 年 MM 月
【Scala六】分析Spark源代码总结的Scala语法四 bit1129 scala
1. apply语法 FileShuffleBlockManager中定义的类ShuffleFileGroup，定义： private class ShuffleFileGroup(val shuffleId: Int, val fileId: Int, val files: Array[File]) { ... def apply(bucketId
Erlang中有意思的bug bookjovi erlang
代码中常有一些很搞笑的bug，如下面的一行代码被调用两次（Erlang beam） commit f667e4a47b07b07ed035073b94d699ff5fe0ba9b Author: Jovi Zhang <[email protected]> Date: Fri Dec 2 16:19:22 2011 +0100 erts:
移位打印10进制数转16进制-2008-08-18 ljy325 java 基础
/** * Description 移位打印10进制的16进制形式 * Creation Date 15-08-2008 9:00 * @author 卢俊宇 * @version 1.0 * */ public class PrintHex { // 备选字符 static final char di
读《研磨设计模式》-代码笔记-组合模式 bylijinnan java 设计模式
声明：本文只为方便我个人查阅和理解，详细的分析以及源代码请移步原作者的博客http://chjavach.iteye.com/ import java.util.ArrayList; import java.util.List; abstract class Component { public abstract void printStruct(Str
利用cmd命令将.class文件打包成jar chenyu19891124 cmd jar
cmd命令打jar是如下实现：在运行里输入cmd，利用cmd命令进入到本地的工作盘符。(如我的是D盘下的文件有此路径 D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes) 现在是想把D:\workspace\prpall\WEB-INF\classes路径下所有的文件打包成prpall.jar。然后继续如下操作： cd D: 回车 cd workspace/prpal
[原创]JWFD v0.96 工作流系统二次开发包 for Eclipse 简要说明 comsci eclipse 设计模式算法工作 swing
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SecureCRT右键粘贴的设置 daizj secureCRT 右键粘贴
一般都习惯鼠标右键自动粘贴的功能，对于SecureCRT6.7.5 ，这个功能也已经是默认配置了。老版本的SecureCRT其实也有这个功能，只是不是默认设置，很多人不知道罢了。菜单： Options->Global Options ...->Terminal 右边有个Mouse的选项块。 Copy on Select Paste on Right/Middle
Linux 软链接和硬链接 dongwei_6688 linux
1.Linux链接概念Linux链接分两种，一种被称为硬链接（Hard Link），另一种被称为符号链接（Symbolic Link）。默认情况下，ln命令产生硬链接。【硬连接】硬连接指通过索引节点来进行连接。在Linux的文件系统中，保存在磁盘分区中的文件不管是什么类型都给它分配一个编号，称为索引节点号(Inode Index)。在Linux中，多个文件名指向同一索引节点是存在的。一般这种连
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Centos6.5使用yum安装mysql——快速上手必备 dcj3sjt126com mysql
第1步、yum安装mysql [root@stonex ~]# yum -y install mysql-server 安装结果： Installed: mysql-server.x86_64 0:5.1.73-3.el6_5 &nb
如何调试JDK源码 frank1234 jdk
相信各位小伙伴们跟我一样，想通过JDK源码来学习Java，比如collections包，java.util.concurrent包。可惜的是sun提供的jdk并不能查看运行中的局部变量，需要重新编译一下rt.jar。下面是编译jdk的具体步骤： 1.把C:\java\jdk1.6.0_26\sr
Maximal Rectangle hcx2013 max
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随着RESTful Web Service的流行，测试对外的Service是否满足期望也变的必要的。从Spring 3.2开始Spring了Spring Web测试框架，如果版本低于3.2，请使用spring-test-mvc项目（合并到spring3.2中了）。 Spring MVC测试框架提供了对服务器端和客户端（基于RestTemplate的客户端）提供了支持。 &nbs
Linux64位操作系统（CentOS6.6）上如何编译hadoop2.4.0 liyong0802 hadoop
一、准备编译软件 1.在官网下载jdk1.7、maven3.2.1、ant1.9.4，解压设置好环境变量就可以用。环境变量设置如下：（1）执行vim /etc/profile （2）在文件尾部加入: export JAVA_HOME=/home/spark/jdk1.7 export MAVEN_HOME=/ho
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[[UIApplication sharedApplication] setStatusBarStyle:UIStatusBarStyleLightContent]; /*you'll also need to set UIViewControllerBasedStatusBarAppearance to NO in the plist file if you use this method
如何分析Java虚拟机死锁 sesame java thread oracle 虚拟机 jdbc
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jsearch的索引文件结构 yangshangchuan 搜索引擎 jsearch 全文检索信息检索 word分词
jsearch是一个高性能的全文检索工具包，基于倒排索引，基于java8，类似于lucene，但更轻量级。 jsearch的索引文件结构定义如下： 1、一个词的索引由=分割的三部分组成：第一部分是词第二部分是这个词在多少

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